实现经侦工作中嫌疑人涉案角色标定和角色评估的系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及一种实现经侦工作中嫌疑人涉案角色标定和角色评估的系统及方法，其中该方法为包括先使用数据规范化处理模块对历史数据集和新进汇聚数据集进行预处理，然后构建数字特征矩阵FM并构建角色重辨识模型ECI_R，其次构建并训练相关关系分析深度神经网络CRDN，再以所述角色属性标定为中心，构建关系网络图集CRHISSet；最后构建权重评估模型ECI_W进行权重评估，可为侦查人员提供灵活、快速、主动反应的办案环境，争取案件侦破最佳战机，提高利用数据的破案效率，充分挖掘各类融合数据的价值，增强人民群众对公安机关破案的信任度。同时，该系统的推广应用，可为国家经济体系的安全运行提供支撑作用。

System and method to realize the role calibration and role evaluation of suspects involved in economic investigation work

The present invention relates to a system and a method for realizing the role calibration and role evaluation of suspects involved in criminal investigation. The method includes the pretreatment of historical data sets and new aggregated data sets using data normalization processing module, the construction of digital feature matrix FM and the construction of role re-identification model ECI_R. Secondly, the deep neural network CRDN of correlation analysis is constructed and trained, and then the relational network graph set CRHISSet is constructed with the role attributes as the center. Finally, the weight evaluation model ECI_W is constructed to evaluate the weight, which can provide a flexible, fast and active environment for investigators to deal with cases and strive for the best fighter for case detection. To improve the efficiency of using data to solve cases, fully tap the value of various types of data fusion, and enhance the people's trust in the public security organs to solve cases. At the same time, the popularization and application of the system can provide support for the safe operation of the national economic system.

【技术实现步骤摘要】
实现经侦工作中嫌疑人涉案角色标定和角色评估的系统及方法
本专利技术涉及公安侦查
，尤其涉及分析研判
，具体是指一种实现经侦工作中嫌疑人涉案角色标定和角色评估的系统及方法。
技术介绍
随着4G通讯、光纤到户等通讯网络的迅速发展，互联网技术尤其是移动互联网得到了迅猛的发展，各种社交网络、支付网络、出行服务、购物网站、游戏平台已经和人民群众的生活日益紧密的联系在一起，各种数据无时无刻不在社会生活的各个环节中产生，从互联网、移动互联网再到物联网，到处都可以发现社交网络所产生的相关数据记录。随着社交网络的日益普及，人民互联网生活的日益丰富，各类APP的指数级增长，在这个过程中，产生了海量的与经侦工作联系紧密的数据，其中蕴含着很多与国家经济活动安全密切相关的有价值的信息，这些信息为公安经侦情报的获取提供了足够的支撑。通过这些信息，分析研判涉案的嫌疑目标对象在犯罪活动中的生产、加工、代理、销售、掮客、运输等角色，可为一线经侦工作精准打击各类经济违法犯罪活动提供强有力的支撑。传统方法通常需要经侦一线侦查员基于新汇聚数据结合历史案件数据进行人工分析研判，确定涉案的嫌疑目标角色和权重，由于经侦案件的不断增加，数据库中的案件数据量极其庞大，这些情况造成了一线人员工作量繁重。除此之外，一些无效的冗余信息也混合在有价值的数据中，一线侦查员想要从信息系统中通过人工的方式找到跟案件相关的各种数据并确定涉案的嫌疑目标角色和权重，非常困难，这些情况都会造成人力增加，效率下降。基于原有经侦信息系统的确定角色和权重的方法，往往会导致最终的分析不够全面，缺乏实时准确性，从而贻误打击时机，严重的还会造成经济犯罪人员持续活动、连续犯案，成为惯犯，给国家造成巨大的经济损失，严重影响社会的和谐稳定。因此，提高经侦信息系统对涉案嫌疑目标的角色标定能力和权重评估效果，改变传统方式下基于手动方式的多层数据过滤、人工分析研判，构建一种高速、智能化的方法，自动地实时对涉案嫌疑目标进行角色感知和权重计算，能极大的提升情报处理的精度和速度，实现经侦情报分析研判平台向智能化、高精度方向发展。
技术实现思路
本专利技术的目的是克服上述现有技术的缺点，提供了一种能够实时对平台汇聚到的各类网络数据进行智能分析和研判的经侦工作中嫌疑人涉案角色标定和角色评估的系统及方法。为了实现上述目的，本专利技术的实现经侦工作中嫌疑人涉案角色标定和角色评估的系统及方法具有如下构成：该实现经侦工作中嫌疑人涉案角色标定和权重评估的方法，其主要特点是，所述的方法包括以下步骤：(1)数据规范化处理模块对历史数据集和新进汇聚数据集进行预处理，并在生成规范数据集之后，通过数据库模块存储进行标签化处理之后的数据；(2)构建数字特征矩阵FM并构建角色重辨识模型ECI_R；(3)构建并训练相关关系分析深度神经网络CRDN，以完成对所述规范数据集的角色属性标定；(4)以所述角色属性标定为中心，构建关系网络图集CRHISSet；(5)构建权重评估模型ECI_W进行权重评估。该实现经侦工作中嫌疑人涉案角色标定和权重评估的方法的步骤(1)之前，还包括以下步骤：(0)汇聚历史数据集和新进汇聚数据集。该实现经侦工作中嫌疑人涉案角色标定和权重评估的方法的步骤(1)中，所述的规范数据集包括文本规范数据集TNDS和数字规范数据集DNDS，其中对所述的文本规范数据集进行以下处理：(1.1)对所述的文本规范数据集TNDS进行标签化处理；(1.2)语义分析提取模块分析所述标签化处理后的文本规范数据集TNDS，并提取语义特征，以生成语义分析矩阵SAM；(1.3)构建语义理解模型SCMod，并在完成对所述标签化处理后的文本规范数据集TNDS的初始化角色属性标定之后进入步骤(2)。该实现经侦工作中嫌疑人涉案角色标定和权重评估的方法的步骤(1.2)的生成语义分析矩阵SAM，包括以下步骤：(1.2.1)提取所述标签化处理后的文本规范数据集TNDS中的原始转账记录文本RTT和原始购物记录文本RST，并完成所述原始转账记录文本RTT和原始购物记录文本RST的候选关键词的抽取以及生成；(1.2.2)对所述候选关键词进行排序，并选择在第一预设阈值范围内的候选关键词作为文档关键词；(1.2.3)对所述的文档关键词通过对齐训练翻译概率模型；(1.2.4)通过所述的翻译概率模型，训练所述文档关键词与所述标签化处理后的文本规范数据集TNDS之间的映射概率模型SUB_AR；(1.2.5)通过所述的映射概率模型SUB_AR，生成语义分析矩阵SAM。该实现经侦工作中嫌疑人涉案角色标定和权重评估的方法的步骤(2)中，所述的数字特征矩阵FM包括资金交易记录特征矩阵FFM，网络购物记录特征矩阵SFM，物流记录特征矩阵LFM，通讯记录特征矩阵CFM，以及即时通讯消息记录特征矩阵RTFM；构建角色重辨识模型ECI_R具体为：输入资金交易记录特征矩阵FFM，网络购物记录特征矩阵SFM，物流记录特征矩阵LFM，通讯记录特征矩阵CFM，以及即时通讯消息记录特征矩阵RTFM至一决策树XGBoost中，并对其进行采样和训练后得到角色重辨识模型ECI_R的输出。该实现经侦工作中嫌疑人涉案角色标定和权重评估的方法的步骤(5)中，所述的构建权重评估模型ECI_W具体为：计算资金交易记录特征矩阵FFM，网络购物记录特征矩阵SFM，物流记录特征矩阵LFM，通讯记录特征矩阵CFM，以及即时通讯消息记录特征矩阵RTFM的总次数、总量指标的加权平均值完成权重评估模型ECI_W的构建。该实现经侦工作中嫌疑人涉案角色标定和角色评估的系统，其主要特点是，所述的系统包括：数据规范化处理模块，用于将采集到的数据进行规范化处理；语义分析提取模块，用于将嫌疑人的相关数据进行规范化处理，并根据规范化数据进行语义内容的提取；数据库模块，与所述的数据规范化处理模块和所述的语义提取模块相连接，用于存储纠正后的数据以及所述提取的语义内容；角色重辨识服务器ECI_R，与所述的数据库模块相连接，用于提供涉案角色标定服务；权重评估模型ECI_W，与所述的角色重辨识服务器ECI_R和所述的数据库模块相连接，用于提供权重评估服务。采用了该专利技术中的实现经侦工作中嫌疑人涉案角色标定和角色评估的系统及方法，可为经侦工作提供有力的支撑。实现经侦数据高效的过滤与清洗，为侦查人员提供灵活、快速、主动反应的办案环境，争取抓住案件侦破最佳战机，提高利用数据的破案效率，充分挖掘各类融合数据的价值，增强人民群众对公安机关破案的信任度，提高办案民警对侦查任务的信心，具有良好的社会效益。同时，该系统的推广应用，可为国家经济体系的安全运行提供支撑作用，间接的也能带来较为显著的经济效益。附图说明图1为本专利技术的实现经侦工作中嫌疑人涉案角色标定和角色评估方法的流程示意图。图2为本专利技术的相关关系分析深度神经网络CRDN的设计示意图。具体实施方式为了能够更清楚地描述本专利技术的
技术实现思路
，下面结合具体实施例来进行进一步的描述。请参阅图1所示，其为本专利技术的实现经侦工作中嫌疑人涉案角色标定和角色评估方法的流程示意图。该实现经侦工作中嫌疑人涉案角色标定和权重评估的方法，其主要特点是，所述的方法包括以下步骤：(1)数据规范化处理模块对历史数据集和新进汇聚数据集进行预处本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种实现经侦工作中嫌疑人涉案角色标定和权重评估的方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：(1)数据规范化处理模块对历史数据集和新进汇聚数据集进行预处理，并在生成规范数据集之后，通过数据库案件数据完成人员角色属性标定；(2)构建数字特征矩阵FM，并构建角色重辨识模型ECI_R；(3)构建并训练相关关系分析深度神经网络CRDN，以完成对所述规范数据集的角色属性标定；(4)以所述角色属性标定为中心，构建关系网络图集CRHISSet；(5)构建权重评估模型ECI_W进行权重评估。

【技术特征摘要】
1.一种实现经侦工作中嫌疑人涉案角色标定和权重评估的方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：(1)数据规范化处理模块对历史数据集和新进汇聚数据集进行预处理，并在生成规范数据集之后，通过数据库案件数据完成人员角色属性标定；(2)构建数字特征矩阵FM，并构建角色重辨识模型ECI_R；(3)构建并训练相关关系分析深度神经网络CRDN，以完成对所述规范数据集的角色属性标定；(4)以所述角色属性标定为中心，构建关系网络图集CRHISSet；(5)构建权重评估模型ECI_W进行权重评估。2.根据权利要求1所述的实现经侦工作中嫌疑人涉案角色标定和权重评估的方法，其特征在于，所述的步骤(1)之前，还包括以下步骤：(0)汇聚历史数据集和新进汇聚数据集。3.根据权利要求1所述的实现经侦工作中嫌疑人涉案角色标定和权重评估的方法，其特征在于，所述的步骤(1)中，所述的规范数据集包括文本规范数据集TNDS和数字规范数据集DNDS，其中对所述的文本规范数据集进行以下处理：(1.1)对所述的文本规范数据集TNDS进行标签化处理；(1.2)语义分析提取模块分析所述标签化处理后的文本规范数据集TNDS，并提取语义特征，以生成语义分析矩阵SAM；(1.3)构建语义理解模型SCMod，并在完成对所述标签化处理后的文本规范数据集TNDS的初始化角色属性标定之后进入步骤(2)。4.根据权利要求3所述的实现经侦工作中嫌疑人涉案角色标定和权重评估的方法，其特征在于，所述的步骤(1.2)的生成语义分析矩阵SAM，包括以下步骤：(1.2.1)提取所述标签化处理后的文本规范数据集TNDS中的原始转账记录文本RTT和原始购物记录文本RST，并完成所述原始转账记录文本RTT和原始购物记录文本RST的候选关键词的抽取以及生成；(1.2.2)对所述候选关键词进行排序，并选择在第一预设阈值范围内的候选关键词作为文档关键词；(1.2.3)对所述的文档关键词通过对齐训练翻...

【专利技术属性】
技术研发人员：何宪英，陈鹏，陶春和，何海峰，陈静谊，吴志鹏，
申请(专利权)人：公安部第三研究所，
类型：发明
国别省市：上海,31